Что делать если нужно поставить какую-то Python-библиотеку а root-прав нет? То есть в систему библиотеку никак и ничего не поставить.
Есть как минимум два способа это решить правильно!
🔸 Сделать виртуальное окружение и ставить там что угодно.
Это позволит создать полностью независимое исполняемое окружение для ваших приложений.
Все библиотеки будут храниться в домашней директории юзера а значит доступ на запись имеется.
Создать очень просто:
python3 -m venv ~/venvs/myenvname
Теперь активируем окружение
# Linux
source ~/venvs/myenvname/bin/activate
# Windows
%userprofile%\venvs\myenvname\Scripts\activate.bat
Можно ставить любые библиотеки и запускать приложение.
Это стандартный метод работы с любым проектом. Если еще не используете его, то пора начинать. Даже при наличии root доступа!
🔸 Бывает, что нет возможности запустить приложение из своего виртуального окружения. Например, его запускает какой-то сервис от вашего юзера и вставить активацию окружения вы не можете.
В этом случае можно установить библиотеки для Python не глобально в систему, а только для юзера.
Выполните этот код в консоли:
python3 -m site
Вы получите что-то такое:
sys.path = [
'/home/user',
'/usr/lib/python37.zip',
'/usr/lib/python3.7',
'/usr/lib/python3.7/lib-dynload',
'/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages',
...
]
USER_BASE: '/home/user/.local'
USER_SITE: '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages'
ENABLE_USER_SITE: True
Нас интересует параметр USER_SITE. Это путь к пользовательским библиотекам, которые доступны по умолчанию, если они есть.
Именно сюда будут устанавливаться модули если добавить флаг --user при установке чего-либо через pip
pip install --user requests
Для этой команды не нужны root-права.
После неё можно запускать системный интерпретатор без виртуальных окружений и установленная библиотека будет доступна для текущего юзера.
Параметр USER_BASE показывает корневую директорию для хранения user-библиотек. Её можно изменить с помощью переменной окружения PYTHONUSERBASE
export PYTHONUSERBASE=~/pylibs
python3 -m site
...
USER_BASE: '/home/user/pylibs'
USER_SITE: '/home/user/pylibs/lib/python3.7/site-packages'
Получается некоторое подобие виртуального окружения для бедных 😁 которое можно менять через эту переменную (не делайте так!Лучше venv!)
🔸 Дописывание пути в PYTHONPATH
Этот способ не входит в список "двух правильных", но тоже рабочий. Здесь придётся сделать всё несколько сложней.
Сначала ставим библиотеку в любое место указывая путь установки
pip3 install -t ~/mylibs modulename
Библиотека установится без привязки к какому-либо интерпретатору. То есть по умолчанию не будет видна. Теперь в нужный момент добавляем этот путь в sys.path или в PYTHONPATH.
Не буду советовать так делать. Единственный раз когда этот способ мне пригодился и решил поставленную задачу, это при создании общей библиотеки для кластера компьютеров.
Модули лежат в сети и подгружаются для всех из одного и того же места. То есть обновлять файлы требуется только один раз а не на всех хосты отдельно.
Минусы такого подхода:
▫️Нужно всем хостам пробить нужный путь в .bashrc или ещё куда-то чтобы он сетапился на старте.
▫️Чем больше хостов тем больше нагрузка на сеть. Иногда такой способ не подходит именно по этой причине. Тогда Ansible вам в помощь.
▫️Не очень подходит если хосты с разными операционками. Некоторые библиотеки различаются для Linux и Windows (там, где есть бинарники) и приходится мудрить более сложные схемы.
#tricks#basic
Mistral 3: мультимодальный, открытый, но... уже догоняющий
Французская Mistral AI выпустила семейство моделей Mistral 3. Главное:
✅ Mistral Large 3 (41B) — мультимодальная (текст+изображение), открытая (Apache 2.0). Похожа архитектурно на DeepSeek V3.
✅Ministral (14B, 8B, 3B) — тоже мультимодальные, компактные.
Но грустная правда: это не прорыв. Модель на бенчах лишь сравнивается с DeepSeek-V3.1 и Kimi K2, которые уже стали стандартом. Пока европейцы готовили релиз, в Китае вышла уже следующая итерация.
Архитектурное «вдохновение» у китайских коллег и скромные результаты делают релиз скорее шагом в догоняющих. В опенсорс-гонке ИИ Китай пока уверенно рулит, задавая темп и планку.
Европейский ИИ стабилен: круассаны есть, прорывов нет.
#MistralAI#ИИ#Opensource#LLM
https://t.me/semasci
🇫🇷Mistral Publishes First Full Lifecycle Emissions Report for AI Model
French AI company Mistral has released what it describes as the first "comprehensive lifecycle analysis" of an AI model, titled “Our contribution to a global environmental standard for AI.” The report covers the environmental impact of model development end-to-end, marking a step toward establishing global benchmarks for carbon transparency in AI.
As the energy demands of training and deploying large models draw increasing scrutiny, Mistral’s move sets a precedent: environmental accountability is no longer optional in frontier AI development. Without lifecycle visibility, sustainable innovation remains an empty claim.
#AI#Sustainability#MistralAI#AIEthics
⚡️Mistral выпустила Small 4.
Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт,
🟡Архитектура
MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов.
По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза.
Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели.
🟡Тесты
Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов.
На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K.
Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200.
Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio.
📌 Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI
🚀 Mistral представили обновления для Le Chat:
- Более 20 коннекторов на базе MCP — от Databricks и Snowflake до GitHub и Asana.
- Новая функция Memories — ассистент запоминает важные взаимодействия, а пользователь может полностью управлять памятью (добавлять, редактировать, удалять).
Обновления делают Le Chat одним из самых удобных и готовых к бизнес-задачам AI-ассистентов.
Попробовать можно на сайте chat.mistral.ai или в мобильном приложении.
🟠 Подробности: https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories.
@ai_machinelearning_big_data
#MistralAI#LeChat#AIassistant#MCP
Circle Acquires Hashnote; $5.6M for Wingbits
🔍 Institutional investment management platform Hashnote acquired by Circle.
💰 Wingbits, a token-incentivized flight tracking network, raises $5.6M in a strategic funding round led by Borderless Capital and Bullish, with participation from various investors.
🔄 Significant crypto movement detected: 2,410 #BTC (worth $253M) transferred to Coinbase Institutional.
⚡ Mantle announces a financial blockchain center with a treasury of $4.3B, planning expansion of mETH and FBTC Protocols in 2025.
🌐 Mistral AI aims for IPO and opens Singapore office as part of regional expansion.
🏛️ Major U.S. Bitcoin miner MARA advocates for Bitcoin reserves in 50 states with state-level bills under consideration.
🚀 Stargate Project initiated by tech giants for AI infrastructure in the U.S., with $500 billion investment planned by 2029.
🔗Read more about Mantle's blockchain center.
#Hashnote#Circle#Wingbits#Crypto#BTC#Mantle#mETH#FBTC#MistralAI#IPO#MARA#Bitcoin#StargateProject#AI#VC